Formation & experiences

• L1 L2 Eco-géstion

• L3 Eco

• Master Analyse et politique économique

• WTO Economic Research & Statistic Division, research intern

• PhD Candidate in Law & Economics: Non-discriminatory injunctions in antitrust and regulation: a comparative analysis of zero-rating plans

• HarvardX - Data Scientist (R)

• OpenClassrooms - Data Scientist (Python)

• Consultant Data: indépendant puis salarié pour Data Efficiency

Institutions publiques

Petite histoire de la data :

• Premier producteur officiel de statistiques (données) nationales: Tabellverket (Bureau des Tables), Suède, 1749. Issu des premiers recensements ordonnés par la Suède à l’Eglise de Suède en 1686.

• France: Bureau de statistique, rattaché au ministère de l’Intérieur. Créé en 1800 à des fins de recensement et d’enquête sur les départements (nouvelle organisation territoriale). Aboutira en “INSEE” en 1946.

• Le bureau américain du recensement lance un concours en 1886 pour améliorer le processus de recensement.

• Herman Hollerith (1860-1929) gagne en brevetant une carte perforée pour “relever” ces statistiques.

• En 1896 il fonde IBM.

• IBM qui développera notamment les bases de données relationnelles (SQL), système de code barre, DRAM etc..

• -> D’un besoin analytique naissent les outils de collecte, traitement ou classification.

Google Maps

• Usage : définir un itinéraire

• Données : geoloc satellite, carte routière

• Usage : optimisation d’itinéraire

• Données : traffic, modes de transport

• Usage : Brest ok mais…

• Données : monuments, photo des lieux, commerces, horaires d’ouverture, menu des restaurants etc…

• Usage : “ah d’accord je n’y vais pas!”

• -> Aide à la décision

Data Analyste

• Rôle principal : Analyser les données pour extraire des insights et aider à la prise de décision stratégique.
• Missions : Création de tableaux de bord, reporting, exploration de données, analyse descriptive.
• Outils courants : Excel, SQL, Power BI, Tableau, Python (pandas, matplotlib).
• Compétences clés : Visualisation, storytelling avec les données, compréhension des KPI métiers.

Data Scientist

• Rôle principal : Construire des modèles prédictifs ou descriptifs pour résoudre des problématiques complexes.
• Missions : Modélisation statistique, machine learning, exploration de données avancée, recherche d’algorithmes.
• Outils courants : Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), R, SQL, notebooks Jupyter.
• Compétences clés : Mathématiques/statistiques, programmation, déploiement de modèles.

Date Engineer

• Rôle principal : Concevoir, construire et maintenir l’infrastructure permettant de collecter, stocker et transformer les données.
• Missions : Développement de pipelines ETL/ELT, gestion des bases de données, optimisation des flux de données.
• Outils courants : SQL, Spark, Hadoop, Apache Airflow, outils cloud (Azure, AWS, GCP).
• Compétences clés : Architecture de données, programmation (Python, Scala, Java), gestion des big data.

Data Manager

• Rôle principal : Superviser la collecte, l’organisation, la gouvernance et l’utilisation des données au sein de l’entreprise.
• Missions : Garantir la qualité, la sécurité, et la conformité des données (ex. RGPD), coordonner les équipes data, et établir des politiques de gestion des données.
• Outils courants : Outils de gestion de la qualité des données (Informatica, Talend), bases de données (SQL, NoSQL), outils de gouvernance (Collibra), ou processus custom.
• Compétences clés : Leadership, connaissance des normes et réglementations, stratégie en gouvernance des données.

IA Scientist

• Rôle principal : Concevoir et implémenter des solutions d’intelligence artificielle pour automatiser ou améliorer les processus décisionnels.
• Missions : Développement de modèles d’IA avancés (deep learning, NLP, vision par ordinateur, RAG).
• Outils courants : Python (TensorFlow, PyTorch, Keras), frameworks spécialisés (Hugging Face pour NLP), outils cloud AI (Azure ML, AWS SageMaker).
• Compétences clés : Mathématiques avancées, programmation orientée IA, optimisation de modèles, capacité à déployer en production.

Cloud Engineer (orienté data)

• Rôle principal : Concevoir et maintenir des solutions ETL (et dataviz) cloud.
• Missions : Déploiement et gestion des data lakes, data warehouses et pipelines dans le cloud, optimisation des coûts et des performances de l’architecture.
• Outils courants : Azure (Fabric, Data Factory, Synapse), AWS (Redshift, Glue), GCP (BigQuery), outils d’infrastructure as code (Terraform, Ansible).
• Compétences clés : Maîtrise des plateformes cloud, gestion des bases de données, compréhension des architectures serverless et big data.

Data Compliance Officer

• Rôle principal : S’assurer que les pratiques de gestion des données respectent les réglementations (ex. RGPD, CCPA) et les politiques internes de l’entreprise.
• Missions : Évaluer les risques de non-conformité, mettre en œuvre des politiques de protection des données, sensibiliser les équipes aux exigences réglementaires.
• Outils courants : Logiciels de gestion des données, outils de suivi de conformité, bases de données pour l’audit.
• Compétences clés : Connaissance des réglementations, gestion de projets, collaboration inter-fonctionnelle (juridique, IT, métiers).

Auditeur d’IA

• Rôle principal : Auditer les systèmes d’intelligence artificielle pour garantir leur conformité légale.
• Missions : Vérifier les biais algorithmiques, auditer les données d’entraînement, tester la robustesse et la transparence des modèles d’IA.
• Outils courants : Frameworks d’audit IA (Fairlearn, AI Fairness 360), outils de test des modèles (MLflow, Explainable AI).
• Compétences clés : ML, connaissance des principes éthiques et réglementations, capacité d’analyse critique pour identifier les risques.

Bilan métiers

Data Engineer : Mise en place et gestion de l’infrastructure et des flux des données de la collecte à la restitution de la donnée (toute la chaine de vie de la data).

Data Scientist : Création de modèles pour résoudre des problèmes complexes et enrichir les données et analyses en aval.

Data Analyst : Compréhension, interprétation et représentation des données pour répondre au besoin exprimé par le client.

Projet : Netflix movie recommendation algorithm

Généralités

Projet Netflix initialement : https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize

• Objectif business

  Retenir le client sur la plateforme

• Méthode

  Améliorer les recommandations faites aux utilisateurs

• Quel professionnel de la data a un rôle majeur à jouer ici?

  Le Data Scientist ! Besoin d’analyses approfondies/de modélisation

Effet age

Cloud :

La data est majoritairement décentralisée sur data-center/cloud (car les volumes sont vite limitants).

Ex: Netflix movie recommendation algorithm.

“Hyperscalers”

Azure

Data Viz (visualisation)

• Deux grands software spécialisés: Tableau et PowerBI.
• Quelques concurrents en perte de vitesse + tous les outils open source (python, R) permettant de faire de la dataviz.

Tableau

Microsoft PowerBI

Open-source

La diversité des solutions est énorme…

Bilan acteurs

Multiplicité : plateformes, langages, logiciels, type de licencing.

Enjeu: Unicité. Un maximum d’usage distincts au même endroit, même gouvernance, même architecture etc. Notamment car IA

Microsoft semble clairement en avance dans ce domaine.

France

Les prémices

1978 : Loi Informatique et Libertés

La première loi française majeure en matière de protection des données, adoptée le 6 janvier 1978.

Objectifs :

1. Protéger les libertés individuelles face au développement de l’informatique.

2. Réguler les traitements de données personnelles (collecte, utilisation, stockage).

Création de la CNIL (Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés), une autorité administrative indépendante chargée de veiller à l’application de la loi.

Ère numérique

2004 : Révision de la loi Informatique et Libertés

Intégration de la directive européenne de 1995 sur la protection des données personnelles.

Introduction de nouveaux droits pour les citoyens, notamment le droit d’accès et de rectification des données.

Renforcement des pouvoirs de contrôle et de sanction de la CNIL.

Harmonisation européenne

Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD)

Adopté au niveau européen et entré en application le 25 mai 2018.

Objectifs :

1. Uniformiser la réglementation sur la protection des données personnelles dans l’UE.

2. Renforcer les droits des individus (portabilité des données, consentement explicite, droit à l’effacement).

3. Offrir à tout individu présent sur le territoire européen les mêmes droits face au traitement de ses données.

4. Imposer des obligations strictes aux entreprises (Privacy by Design, tenue de registres, notification des violations).

Impacts en France : Adaptation de la loi Informatique et Libertés pour être compatible avec le RGPD.

Monde

Reste du monde

Environ 70 pays ont mis en place une régulation directement inspirée du RGPD, qui fait figure de standard mondial.

Paradigmes parfois opposés: Chine

USA

Rien au niveau fédéral

CCPA (California Consumer Privacy Act) – États-Unis (Entrée en vigueur : 1er janvier 2020).

Objectif principal : Offrir aux résidents de Californie des droits ressemblants à ceux du RGPD, avec un accent sur la transparence et le contrôle des données personnelles.

Droits des consommateurs :

1. Droit de savoir quelles données sont collectées, utilisées, vendues ou partagées.

2. Droit de demander la suppression des données personnelles.

3. Droit de refuser la vente de leurs données (opt-out).

Obligations pour les entreprises d’informer les utilisateurs sur les données collectées, et leur permettre un accès et une suppression des données.

Applicabilité variable : seules les entreprises générant plus de 25 millions USD de revenus ou manipulant des données de plus de 50 000 consommateurs californiens.

Le CPRA (California Privacy Rights Act), en vigueur depuis 2023, renforce le CCPA avec de nouveaux droits et la création d’une agence dédiée à la protection des données.

Antitrust

Cloud

Avis rendu par l’ARCEP en octobre 2024, consultation publique ouverte jusque mi-décembre 2024.

Deux pistes proposées :

- Encadrer les frais de transfert de données entre fournisseurs (à l’instar des Telecom)

- Préciser les règles d’interoperabilité, de portabilité et d’ouverture des interfaces (= promouvoir le multi-plateformes)

IA

L’Autorité de la Concurrence (FR) estime que Nvidia contrôlerait plus de 80% du marché de l’infrastructure IA.

Inquiétudes:

- Fixation des prix

- Restrictions de production

- Conditions contractuelles injustes

- Comportement discriminatoires

• Les USA (Department of Justice) s’interrogent également si l’entreprise a franchi le cap du monopole.